在全球化与学术交流深度融合的背景下，《通用学术英语》课程的目标已转向“语言能力+学术素养+思维能力”的综合培 养，其中批判性思维能力是核心。然而，当前课程在批判性思维培养方面面临教学模式固化、个性化缺失、评价体系单一等现实困 境。生成式人工智能（GenAI）的兴起为突破这些困境提供了新的可能。本研究以一所理工科高校 995 名修读《通用学术英语》的非 英语专业本科生为调查对象，通过混合研究方法发现，学生普遍存在“批判性思维倾向积极但技能薄弱”、“学术语境应用能力不足” 等问题，且不同语言基础学生能力差异显著，课程教学本身也存在影响培养效果的多重痛点。针对这些问题，本研究构建了生成式 人工智能赋能批判性思维培养的四维策略体系：一是构建“AI 技能训练+学术场景迁移”的双阶模式，靶向补强学生思维技能短板； 二是利用 AI 的个性化适配优势，建立分层诊断与动态调整的赋能体系，弥合学生能力差异；三是依托 AI 重构“教-学-评”一体化 生态，破解教学模式固化、实践缺失、评价偏差等核心痛点；四是通过认知培训与需求适配，筑牢师生有效运用 AI 的基础。研究表 明，明确生成式人工智能的“工具”定位，并将其科学整合于课程目标、内容、活动与评价之中，能够有效赋能《通用学术英语》 教学，推动实现从技术整合到教育创新的跨越，最终培养出具备高水平批判性思维能力的国际化人才。